學習人工智慧是否一定要學習大量的演算法知識

首先，不論是從事人工智慧平台的研發，還是從事人工智慧技術的行業應用開發，演算法知識都是乙個學習的重點內容，因為從當前的人工智慧技術體系來看，不論是從事計算機視覺，還是自然語言處理，演算法都是核心，掌握演算法也能夠明顯提公升自身對於人工智慧技術的認知能力。

從事人工智慧產品的研發，對於演算法知識的要求是非常高的，研發人員要具備演算法設計能力，同時要能夠完成演算法實現、演算法訓練、演算法驗證等一系列環節，可以說當前的人工智慧研發說到底就是以演算法設計為基礎來進行的。

隨著人工智慧平台的落地應用，未來很多開發人員會基於人工智慧平台來進行行業應用創新，這種情況對於開發人員的演算法知識要求並不算高，開發人員可以借助於人工智慧平台的支撐，來完成技術與行業的結合。基於人工智慧平台來進行人工智慧產品開發，需要重視程式語言、人工智慧平台和業務知識的學習，但是這並不意味著演算法不需要掌握了，實際上掌握一定的演算法知識，能夠更加充分地發揮出人工智慧平台的功能。

學習演算法知識可以循序漸進，對於數學基礎比較薄弱的人來說，可以先補學一些線性代數和概率論方面的知識，然後從一些比較經典的演算法開始學起，比如決策樹、樸素貝葉斯、k-mean等等。在學習這些經典演算法的過程中，還應該結合具體的實驗來進行，比如可以基於python語言來完成演算法的實現，然後進一步完成演算法訓練、驗證和應用的過程。

最後，學習演算法知識對於實驗場景的要求往往比較高，所以建議在學習演算法知識的過程中，最好能夠為自己營造乙個較好的實驗和交流環境。

我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大資料和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

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